基于人工智能的智能配送研发与应用.docVIP

基于人工智能的智能配送研发与应用

TOC\o1-2\h\u31369第1章绪论 3

198591.1研究背景与意义 3

105681.2国内外研究现状 4

224971.3研究内容与组织结构 4

1628第一部分，即第1章绪论，介绍研究背景、意义以及国内外研究现状； 4

3533第二部分，包括第2章至第4章，分别阐述智能配送的系统设计与硬件选型、路径规划与自主导航算法、多协同配送策略与优化方法； 4

14787第三部分，即第5章，探讨智能配送在物流行业的应用与推广； 4

15921第四部分，即第6章，总结本研究成果并提出未来研究方向。 4

27235第2章智能配送技术概述 4

5252.1人工智能技术 4

195172.2技术 5

185162.3配送技术 5

22923第3章智能配送系统设计 5

54093.1系统架构设计 5

219173.1.1感知层设计 5

142403.1.2决策层设计 5

285793.1.3控制层设计 6

51633.2硬件系统设计 6

196583.2.1传感器模块 6

195703.2.2控制器模块 6

154563.2.3电源模块 6

75783.2.4通信模块 6

117243.3软件系统设计 6

196523.3.1环境感知算法 6

326763.3.2路径规划算法 6

318333.3.3数据融合与滤波算法 6

143823.3.4控制算法 7

227863.3.5通信协议与接口设计 7

31487第4章感知与导航技术 7

172224.1感知技术 7

278144.1.1激光雷达感知技术 7

7944.1.2摄像头感知技术 7

318634.1.3超声波感知技术 7

155904.1.4惯性导航系统 7

35764.2导航技术 7

235074.2.1全球定位系统（GPS） 7

16684.2.2惯性导航与航位推算 8

8554.2.3地图匹配导航 8

105194.3典型感知与导航算法 8

272314.3.1SLAM算法 8

146874.3.2A算法 8

216384.3.3Dijkstra算法 8

267654.3.4机器学习与深度学习算法 8

16947第5章路径规划与优化 8

249565.1路径规划算法 8

303705.1.1Dijkstra算法 8

141105.1.2A算法 9

110305.1.3RRT算法 9

203095.1.4PRM算法 9

165925.2路径优化策略 9

301205.2.1贪婪策略 9

39605.2.2遗传算法 9

236585.2.3粒子群优化算法 9

72005.2.4模拟退火算法 9

185105.3考虑实际场景的路径规划与优化 9

94785.3.1动态环境下的路径规划 9

167745.3.2多协同路径规划 10

42875.3.3考虑能耗的路径规划 10

160855.3.4考虑拥堵和交通规则的路径规划 10

891第6章人工智能算法在配送中的应用 10

87716.1机器学习算法 10

131676.1.1决策树算法 10

236306.1.2支持向量机算法 10

76096.1.3聚类算法 10

291366.2深度学习算法 10

18456.2.1卷积神经网络（CNN） 10

168866.2.2循环神经网络（RNN） 10

207606.2.3对抗网络（GAN） 11

53626.3强化学习算法 11

100656.3.1Q学习算法 11

3466.3.2深度Q网络（DQN） 11

325106.3.3策略梯度算法 11

259296.3.4演员评论家算法 11

19827第7章协作与调度 11

229757.1协作技术 11

257767.1.1协作任务分配 11

311897.1.2协作路径规划 11

20927.1.3协作控制策略 11

257927.2调度策略 12

95757.2.1静态调度策略 12

227137.2.2动态调度策略 12

137317.2.3